Fugu-MT 論文翻訳(概要): Masked Autoencoders for Low dose CT denoising

論文の概要: Masked Autoencoders for Low dose CT denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04944v1
Date: Mon, 10 Oct 2022 18:27:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 14:35:50.377578
Title: Masked Autoencoders for Low dose CT denoising
Title（参考訳）: 低用量CT用マスク付きオートエンコーダ
Authors: Dayang Wang, Yongshun Xu, Shuo Han, Hengyong Yu
Abstract要約: Masked Autoencoders (MAE) は, 変圧器のラベルフリー自己調整手法として提案されている。我々は,従来のエンコーダ・デコーダ学習モデルを再設計し,これをLDCT復調問題に適用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.575051352192697
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Low-dose computed tomography (LDCT) reduces the X-ray radiation but compromises image quality with more noises and artifacts. A plethora of transformer models have been developed recently to improve LDCT image quality. However, the success of a transformer model relies on a large amount of paired noisy and clean data, which is often unavailable in clinical applications. In computer vision and natural language processing fields, masked autoencoders (MAE) have been proposed as an effective label-free self-pretraining method for transformers, due to its excellent feature representation ability. Here, we redesign the classical encoder-decoder learning model to match the denoising task and apply it to LDCT denoising problem. The MAE can leverage the unlabeled data and facilitate structural preservation for the LDCT denoising model when ground truth data are missing. Experiments on the Mayo dataset validate that the MAE can boost the transformer's denoising performance and relieve the dependence on the ground truth data.
Abstract（参考訳）: 低線量CT(LDCT)はX線放射を低減させるが、より多くのノイズやアーティファクトで画質を損なう。近年,LDCT画像の品質向上のため,多くのトランスフォーマーモデルが開発されている。しかし、トランスモデルの成功は大量のノイズとクリーンなデータに依存しており、臨床応用では利用できないことが多い。コンピュータビジョンや自然言語処理の分野では、マスク付きオートエンコーダ(mae)が、優れた特徴表現能力のため、トランスフォーマーのラベルフリーな自己予習法として提案されている。本稿では,従来のエンコーダ・デコーダ学習モデルを再設計し,これをLDCT復調問題に適用する。 MAEは、未ラベルデータを活用することができ、地上真実データが欠落している場合にLDCT復調モデルの構造保存を容易にする。マヨデータセットの実験では、MAEが変圧器の性能を向上し、地上の真理データへの依存を緩和できることが示された。

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